IMUを使用してロボットの位置特定を向上させ、正確なナビゲーションを実現

IMUは重要なモーションデータを提供し、正確なロボットの位置特定に欠かせないコンポーネントとなっています。センサーフュージョン技術はIMUデータを他のセンサー（カメラやLIDARなど）と組み合わせることで複数のデータソースを統合し、位置特定の精度を向上させます。IMUはモバイルロボット、ヒューマノイドロボット、無人航空機（UAV）、仮想/拡張現実アプリケーションで広く使用されており、正確な位置特定を実現する上で重要な役割を果たします。これにより、ロボットは複雑なタスクを自律的に遂行し、周囲と効果的に相互作用することが可能になります。
 
AMRはスマート工場や倉庫の未来において重要な存在であり、自動化され持続可能かつよりクリーンな工場を形作る上で主要な役割を果たします。これにより、産業環境での効率が向上し、廃棄物が削減され、資源の利用が最適化されます。将来的に工場はAMRに特化して構築および最適化される可能性がありますが、それらのロボットを既存の倉庫や工場に適応させることには依然として多くの課題があります。AMRが直面する主な障害は、効率的な経路計画（最適な経路を決定する）と正確な位置特定（環境内での自身の位置を継続的に更新する）の2つの重要な側面に関するものです。
 
GPSは被覆されているまたは閉じられた環境での屋内ナビゲーションには適していないため、AMRは位置特定およびナビゲーションのためにセンサーとアルゴリズムの組み合わせに依存します。これには、カメラ、LIDAR、レーダーのような視覚センサーだけでなく、車輪エンコーダーやIMUのようなオドメトリーセンサーも含まれます。それぞれのセンサーモードには、距離、精度、検知する情報の種類における利点があります。これらのセンサーを組み合わせることで包括的なデータが得られ、ロボットが動的環境で効果的に位置特定できるようになります。

高性能IMUがAMRの位置特定およびナビゲーション能力を向上させます

IMUは、Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS)を利用して構築された小型デバイスです。これには通常、3軸加速度計、3軸ジャイロスコープ、高性能磁力計が含まれます。3軸加速度計は地球の重力場に対する加速度を測定します。3軸ジャイロスコープは回転速度を測定し、3軸すべての角速度を提供します。高性能磁力計は磁場測定を提供し、困難な環境での正確な姿勢推定において重要です。さらに、他の種類のIMUには、温度変化を補償するための温度センサーや圧力測定用の気圧計が含まれる場合もあります。
 
IMUのリアルタイム位置情報機能は、高速な更新頻度により、ロボットの運用環境での自律性とリアルタイムナビゲーションにおいて重要な要素となっています。知覚センサーは通常、約10 Hzから30 Hzの更新頻度で動作します。一方、IMUは最大200 Hzの更新頻度で高精度の位置出力を提供することができます。更新頻度が高いと、動的に変化する環境でのシステム信頼性が大幅に向上し、迅速な姿勢変化への適応と迅速な対応が可能になります。更新頻度が加速されることにより、AMRは他の測定間の短い間隔の間に推定姿勢を提供することもできます。このようにして、IMUはリアルタイム位置情報において重要な役割を果たしており、知覚センサーの10倍の更新頻度を誇ります。
 
一方で、IMUは航法技術である推測航法の要となります。推測航法は、以前に知られている位置に基づいて現在の位置を推定する技術です。IMUは時間を通じて継続的に位置、姿勢、速度データを提供することで、正確な推定を可能にし、AMRが信頼性の高いナビゲーションを達成することをサポートします。
 
さらに、IMUはコンパクトなサイズと軽量設計を特徴としており、さまざまなモバイルロボット構成への統合に適しています。また、電磁干渉耐性を含む多様な環境での堅牢性を示し、屋内外の両方で効果的に機能することができます。そのため、IMUは幅広いアプリケーションに理想的です。
 
IMUは更新頻度を加速することでさらに信頼性を向上させることができます。知覚センサーは通常、10 Hzから30 Hz程度の更新頻度に制限されますが、IMUは最大4 kHzの更新頻度で高精度の位置出力生データを提供できます。この能力は特に動的な環境で大きな利点となり、AMRが迅速に対応し、他の測定間の短い間隔に推定姿勢を取得することを可能にします。
 
視覚センサーが存在する場合でも、IMUはAMRにとって不可欠です。その理由は、AMRがTime-of-Flight (ToF)やカメラ、LIDARなど複数の視覚センサーを利用するためです。視覚オドメトリは豊富なデータセットを提供するものの、IMUは依然として必要です。
 
例えば、AMRは特徴の少ない廊下をナビゲートすることができます。同時位置特定およびマッピング(SLAM)アルゴリズムは、センサーで観測したデータを既存のマップと照合して位置特定を行う仕組みです。また、IMUは広範な開放環境でのナビゲーションを可能にします。50 m × 50 mの倉庫のような広い空間で運用する場合、センサーの範囲外に特徴が存在すると、AMRは課題に直面します（LIDARの最大範囲は通常約10 mから15 m）。そのような場合、範囲に基づいた位置特定が失敗する可能性があります。
 
傾斜を移動する場合、LIDARを利用する従来のSLAMアルゴリズムは、2Dポイントクラウドデータが傾斜情報を伝えないため、困難に直面することがあります。IMUは傾斜情報を抽出することで、傾斜上の効果的なナビゲーションを可能にします。
 
IMUを使用したナビゲーションでは、環境要因に対する感度が重要です。LIDARセンサーは、周囲の光、埃、霧、雨など、さまざまな環境要因に特に敏感です。これらの要因はセンサーのデータ品質を低下させ、SLAMアルゴリズムの性能に影響を与える可能性があります。一方、IMUは多様な環境で確実に動作し、AMRが多用途性を保つための理想的な選択肢となります。

センサーフュージョンはIMUの信頼性とデータ品質を向上させます

しかし、世界には完璧なセンサーは存在しません。IMUには利点がある一方で、リスクや課題も伴います。例えば、IMUの測定値はノイズの影響を受けやすく、それによりロボットのナビゲーションや制御の精度が低下する可能性があります。ノイズを補正するため、IMUは通常、カルマンフィルターやFIRのような高度なフィルタリング技術を採用しています。
 
一方で、IMUセンサーは時間の経過とともにバイアスが蓄積し、向きや動作推定に誤差を引き起こす可能性があります。この問題に対処するため、バイアス推定アルゴリズムを使用してIMUセンサーの読み取り値を継続的に更新します。また、IMUセンサーは非線形挙動を示すため、データ処理や解釈の複雑性がさらに増加します。非線形性を補正するためには、センサーの挙動を特性化して適切な修正を適用するキャリブレーションが必要です。
 
ランダムウォークと呼ばれる現象もまた懸念事項です。IMUは外部の熱機械的イベントの影響を受けやすく、それがジャイロスコープの角ランダムウォーク（ARW）や加速度計の速度ランダムウォーク（VRW）誤差を引き起こす可能性があります。これらのリスクをどのように緩和することができるのでしょうか？センサーフュージョンが鍵となる技術です！
 
センサーフュージョンは信頼性を向上させ、データ品質を改善し、測定されていない状態をより良く推定し、安全性を確保するためにカバレッジを拡大します。センサーフュージョンの背景にはアルゴリズムがあります。拡張カルマンフィルタリングのような状態推定技術は、通常のAMR操作中にノイズ、ARW、バイアス不安定性の誤差を補正できます。地球の重力加速度を測定することで、IMUはピッチおよびロールジャイロスコープの誤差を排除することができます。これらのアルゴリズムは、バイアスドリフトを追跡および補正しながら、ARW誤差にも対応します。
 
拡張カルマンフィルター（EKF）は、モデル化されたシステムの正確な性質が不明であったとしても、過去、現在、未来の状態を推定することができます。時間が経過するにつれて、観測された測定値にはガウス白色ノイズやその他の不正確さが含まれます。EKFは、センサー間の測定値を同期させる、姿勢および誤差を推定する、予測値の不確実性を推定および更新するなどの方法を使用して、測定値の真の値を推定します。

高精度小型MEMS慣性計測ユニット

ADIが発表したADIS16500は、高精度の小型マイクロ電気機械システム（MEMS）慣性計測ユニット（IMU）であり、3軸ジャイロスコープと3軸加速度計を搭載しています。ADIS16500の各慣性センサーには、動的な性能を最適化するための信号処理機能が統合されています。工場での校正により、各センサーの感度、バイアス、位置合わせ、直線加速度（ジャイロスコープのバイアス）および衝撃点（加速度計の位置）が特徴付けられます。その結果、各センサーには動的補正式が備わり、さまざまな条件下で正確な測定結果を提供できます。
 
ADIS16500は、高精度なマルチ軸慣性計測技術を工業システムに統合する際の簡便かつコスト効率の良いアプローチを提供します。これは、個別設計に伴う複雑さや投資と比較した場合、特に顕著です。必要な動作試験や校正は工場生産中に完了するため、システム統合時間が大幅に短縮されます。ナビゲーションシステムでは、緊密な直交位置合わせが慣性フレームの整合を簡素化します。シリアル・ペリフェラル・インターフェース（SPI）とレジスタ構造により、データ収集や構成管理の単純なインターフェースが提供されています。
 
ADIS16500に内蔵された3軸デジタルジャイロスコープは、±2000°/秒の動的レンジと8.1°/時間の実施時バイアス安定性、x軸およびy軸の角ランダムウォークが0.29°/√時間（1σ）、軸間の位置ずれ誤差が±0.25°です。内蔵された3軸デジタル加速度計は±392 m/s2の動的レンジ、125 μm/s2の実施時バイアス安定性を持ち、3軸デルタ角度とデルタ速度出力をサポートします。感度、バイアス、軸方向整合性について工場で校正が行われており、校正温度範囲は−10°C～+75°Cです。
 
ADIS16500はSPI互換のデータ通信をサポートし、プログラム可能な操作と制御、自動および手動のバイアス補正制御、同期されたデータ取得のためのデータ準備インジケーターを提供します。また、直接的、スケール化された、出力データの外部同期モードを提供し、慣性センサーやフラッシュメモリーのオンデマンドセルフテストを許容します。単一電源（VDD）3.0 V～3.6 Vで動作し、19,600 m/sec2の機械的衝撃に耐える能力を持ち、−25°C～+85°Cの温度範囲内で動作します。外形寸法が約15 mm × 15 mm × 5 mmの100ボールBGA（ボール・グリッド・アレイ）パッケージに収められ、ADIS16500の用途にはナビゲーション、安定化、機器測定；無人および自律動作車両；スマート農業と建設機械；工場/産業オートメーション；ロボティクス；仮想現実・拡張現実；および移動するモノのインターネットが含まれます。

結論

IMUはAMRの位置決めにおいて不可欠なコンポーネントです。IMUは、姿勢推定と動作追跡を提供し、高い更新率でリアルタイムの応答を可能にします。これにより、AMRは動的な環境でもナビゲーションを行うことができます。カルマンフィルタなどのセンサーフュージョン技術により、IMUは他のセンサーモジュールと組み合わせて互いの制約を補完することが可能です。ADIは、さまざまなモバイルロボットアプリケーションの特定の要件を満たす多様なIMUを提供しています。